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7份经典学术论文让你完全掌握卷积神经网络!

目前,作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉、分类等领域上,都取得了当前最好的效果。

目前,作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉、分类等领域上,都取得了当前最好的效果。

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后来,基于深度神经网络和搜索树的智能机器人“AlphaGo”在围棋上击败了人类,这是CNN 给人们的一个大大的惊喜。一年后的 Master 则更是完虐了所有人类围棋高手,达到神一般的境界,人类棋手毫无胜机。

可以说,卷积神经网络是深度学习算法应用最成功的领域之一。

目前,CNN应用也十分广泛。例如Facebook用它进行自动的图像标签,google用它做照片检索,amazon用它做产品推荐,Pinterest用它做个性化家庭定制推送,Instagram用它搭建他们的搜索架构。

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那么,基于CNN最经典也是最流行的应用应当是图像处理领域。而研读卷积神经网络的经典论文,对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。

今天,给大家推荐一些资料,有论文、知识图谱。

7份经典学术论文

这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议上。这7份论文资料,100p以上的内容体量。建议收藏学习。

01 resnet

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02 CNN

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03 batchnorm

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04 alexnet

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05 visualzing

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06 resnet

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07 yolo4

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